数据湖调研1 什么是数据湖2数据湖能解决什么问题3数据湖与数仓的区别4数据湖生态5当前常见的数据湖实现方案5.1 基于Hudi5.2基于Iceberg5.2.1 Iceberg应用场景：5.3 数据湖基本实现 ：5.4 常用数据湖组件对比5.4.1 ACID 和隔离级别支持5.4.2 Schema 变更支持和设计5.4.3 流批接口支持5.4.4 接口抽象程度和插件化5.4.5 查询性能优化5.
1、数据仓库数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。其主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析
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2023-10-29 19:06:31
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Data Lakehouse（湖仓一体）是数据管理领域中的一种新架构范例，结合了Data Warehouse和Data Lakes的最佳特性。数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。1、背景 在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse
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2023-08-08 21:08:54
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湖仓一体架构多源异构数据爆炸式增长带来数据沼泽、信息孤岛等问题，导致无用数据和陈旧数据产生，而数据湖凭借原始格式存储、数据存储类型多样和开放访问等优势解决了数据存入问题，但其缺乏事务管理支持能力、数据治理能力，从而限制了数据产出。因此，企业多以将数据提取/加载/转换（ELT）到数据湖后再提取/转 换/加载（ETL）到数据仓库中的方式打通湖仓之间管道以同时获取二者优势，但这种二层架构存储成本高、数据
数据，已经成为了企业的生命线与核心资产，数据管理和数据分析成为非常重要的应用领域。出于对数据管理领域的关注，不同行业也逐步提升了对数据存储、数据治理及数据分析能力的要求，这一趋势带来了新理念。从数据仓库到数据湖再到湖仓一体，关于数据的存储和管理有了越来越多的新概念和新方法。这三个概念看起来非常相似，其定义也同样相似吗？是不是就是存储容量的区别？其实并不是如此，要明白它们有什么区别，就从概念溯源，分
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2023-11-03 21:20:38
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目录一、什么是湖仓一体二、湖仓一体架构的特点三、常见框架1、Apache Hudi2、Apache Iceberg3、Delta Lake 数据库早已解决了数据问题，但无法满足现代使用场景和作业的需求。数据湖的出现是为了规避数据库的局限性，Spark 是构建数据湖的最佳工具之一。但是，数据湖缺少数据库提供
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2023-08-10 18:11:44
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数据入湖的时效性直接影响整体数据应用效果，基于湖仓一体架构的巨杉数据库通过对接业界主流的Flink,Spark和Storm等主流的流式框架，实现实时生产数据的高速入湖，原汁原味的将数据保留在巨杉数据库中。SequoiaDB是巨杉数据库通过10年的不断迭代，从多模数据湖架构演进出来的“湖仓一体”架构产品。SequoiaDB的“湖仓一体”结合了数据湖与数据仓库，是一个融合的基础设施环境，支持从原始数据
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2023-10-26 22:18:21
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十年聚焦，力出一孔。巨杉成立10年以来，深耕自研分布式数据库技术，聚焦金融银行业，紧贴客户发展需求，从多模数据湖、实时数据湖发展到湖仓一体架构。湖仓一体技术借助海量、实时、多模的数据处理能力，实现全量数据价值的持续释放，正成为企业数字化转型过程中备受关注的焦点。 近日，巨杉数据库SequoiaDBv5.2产品发布会成功举办。发布会上，赛迪顾问软件与信息服务业研究专家出席，并对此前发布的《
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2023-09-15 21:18:11
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数据湖产生的背景由于云技术的推动，企业对于跨公司、跨行业、跨领域的综合型数据的需求日趋明显，不同类型、格式数据之间的关联性碰撞越来越激烈，刺激着数据技术的创新发展，逐渐形成了大数据生态结构。当前面临的问题的复杂性、综合性、交叉性，导致数据的使用成本越来越高，企业迫切需求能够有效打破数据孤岛、解决数据主权、统一数据汇聚和共享的混合式数据平台，数据湖应运而生。数据湖的概念早在2011年，福布斯的一篇文
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2023-11-06 13:15:09
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巨杉数据库SequoiaDB从「多模数据湖」、「实时数据湖」发展到「湖仓一体」架构，为客户提供「数据核心」所需的全量数据存储，实时对客服务，及基于统一数据源的分析能力，充分激活客户的离线数据。当中，「实时数据湖」对比Hadoop架构，除了海量数据存储能力外，还提供高并发的实时对客服务能力。随着数字化转型的深入，以及金融科技的不断发展，金融银行业的应用系统正在经历从功能型系统向数据型系统转型，金融企
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2024-08-26 17:26:08
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“A data lake is a method of storing data within a system or repository, in its natural format, that facilitates the collocation of data in various schemata and structural forms, us
在2021年初全年技术趋势展望中，数据湖与数据仓库的融合，成为大数据领域的趋势重点。直至年末，关于二者的讨论依然热烈，行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控；行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本，提高易用性。而此类争论，又反映了行业在大数据处理领域的核心诉求：如何通过数据湖、数据仓库的设计，有效满足现代化应用的数据架构要求。亚马逊云科技作为行业
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2024-08-27 11:16:22
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随着当前大数据技术应用趋势，企业对单一的数据湖和数仓架构并不满意。越来越多的企业开始融合数据湖和数据仓库的平台，不仅可以实现数据仓库的功能，同时还实现了不同类型数据的处理功能、数据科学、用于发现新模型的高级功能。 湖仓一体是一种新型开放式架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，它构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的数据处理和管理功能，打通数据湖和数据仓库两套体系，让数据和计算在
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2023-10-10 11:42:22
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作者：华为云HetuEngine首席架构师 武文博。（一）背景早在2020年5月华为云全球分析师大会中，华为率先提出“湖仓一体”概念，并落地在华为云FusionInsight智能数据湖解决方案中。其中，HetuEngine河图引擎承担一站式SQL分析引擎角色，使能跨源、跨域的一体化分析落地。基于云原生架构，让“逻辑数据湖”大规模数据融合分析提效50倍，本文将详细阐述HetuEngine在实现一站式
0、背景Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。0.1 目前数据存储的方案一直以来，我们都在使用两种数据存储方式来架构数据：数据仓库：主要存储的是以关系型数据库组织起来的结构化数据。数据通过转换、整合以及清理，并导入到目标表中。在数仓
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2023-10-24 09:30:23
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伴随5G、大数据、AI、IoT的飞速发展，数据呈现大规模、多样性的高速增长。为了应对更加复杂多变的业务需求，许多机构对数据处理的实时性和融合性提出了更高的要求，“湖仓一体”的概念应运而生，它打破了数据仓库和数据湖之间的壁垒，使得割裂的数据融合统一，减少了数据分析中的搬迁，实现了统一的数据管理，有利于发现更多数据价值。01 什么是数据仓库？数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为D
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2023-10-20 14:40:37
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前言本篇文章主要介绍数据湖建设的一些方法论一、数据湖逻辑架构数据湖的建设通常有如下特点：逻辑统一：数据湖不是一个单一的物理存储，而是根据数据类型、业务区域等由多个不同的物理存储构成，并通过统一的元数据语义层进行定义、拉通、和管理类型多样：数据湖存放着不同类型的数据，包含业务交易、企业办公过程中产生的结构化以及非结构化数据原始数据：对原始数据的汇聚，不进行人任何的转换、清洗、加工等处理；保留数据最原
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2023-10-09 21:21:13
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随着大数据时代到来和数字化的发展，原始数据的非结构化比例越来越高，传统架构的数据库已经无法满足数据驱动业务的需求。在这种背景下，湖仓一体架构的数据库日益受到关注。相比传统架构的数据库，湖仓一体架构有哪些优势？如何确保湖仓之间数据顺畅流通？湖仓一体能为企业带来哪些改变？什么是数据湖？ 在介绍湖仓一体之前，先要了解什么是数据湖？关于数据湖，微软、亚马逊等厂商各有不同的定义。总体来讲，数据湖应具备以下特
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2023-11-06 12:37:51
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# 湖仓一体技术架构学习指南
湖仓一体技术架构是将数据湖和数据仓库相结合的一种现代数据架构。它旨在利用数据湖的灵活存储和数据仓库的高效分析能力。这篇文章将引导您了解实现湖仓一体技术架构的基本流程。
## 流程步骤概览
以下是实现湖仓一体技术架构的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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阿里湖仓一体架构是阿里巴巴集团提出的一种数据仓库架构，它将数据湖和数据仓库结合起来，使得数据的存储、处理和分析更加高效和灵活。对于刚入行的小白来说，理解和实现这种架构可能会有一些困难，下面我将为你详细介绍实现阿里湖仓一体架构的步骤和代码。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建数据湖 |
| 步骤二 | 数据湖与数据仓库的集成 |
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原创
2023-12-22 06:52:24
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